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Enregistrement W2964789291 · doi:10.4000/vertigo.24107

Justice climatique et mobilisations environnementales

2019· article· fr· W2964789291 sur OpenAlexvenueno aff
Lydie Laigle

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental Justice and Health Disparities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesEthnologySociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La notion de justice climatique à l’origine conçue dans un sens distributif est amenée à évoluer compte tenu des injustices sociales et environnementales engendrées par le changement climatique. Comment appréhender les évolutions de cette notion ? En quoi les approches de la justice environnementale et les analyses des mobilisations citoyennes nous aident à en cerner les contours ? Dans cet article, nous nous appuyons sur les approches de la justice environnementale pour rendre compte des multiples facettes des injustices climatiques. Après en avoir précisé les caractéristiques essentielles, nous montrons comment les organisations non gouvernementales (ONG) ont véhiculé ces approches dans les arènes diplomatiques notamment celles des négociations climatiques. Toutefois, depuis quelques années, les formes de mobilisation évoluent. Des coalitions citoyennes, associatives et d’ONG interpellent les États sur leur inaction en matière climatique. Ces coalitions mettent en cause la faible intégration des enjeux de justice sociale dans les politiques climatiques. Dans quelle mesure ces coalitions reformulent-elles le cadre d’interprétation de la justice climatique en mettant davantage l’accent sur les articulations du social à l’environnement ? De quelles manières réintroduisent-elles les dimensions éthiques et réflexives du changement climatique dans les débats démocratiques entre citoyens et institutions ? Dans quelle mesure ces coalitions amènent-elles à repenser la redistribution pour rendre les politiques climatiques socialement plus justes et les mettre au service d’une transition écologique à portée sociétale et démocratique ?

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,008

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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